Предикторы прогноза CMLBP среди медицинских профессий

Наиболее распространенной формой LBP является неспецифическая или механическая LBP. Неспецифический LBP (NSLBP) используется, когда патоанатомическая причина боли не может быть определена. Было обнаружено, что годовая частота CMLBP среди медицинских профессий составляет 26% с высоким годовым рецидивом. Хроническая механическая боль в пояснице является основной причиной лет, проживаемой с инвалидностью по всему миру. Существуют индивидуальные факторы, которые могут увеличить риск хроничности боли, такие как биомеханический, психологический, социальный, экологический, образ жизни и личные факторы. Следовательно, основной целью настоящего исследования будет исследование ожидаемых клинических предикторов, которые могут помочь прогнозозу хронического механического LBP среди медицинских профессий. Поскольку, как правило, CMLBP, как правило, распространено в рабочей группе, прошлые исследования были сосредоточены на выявлении факторов риска для CMLBP у взрослых трудоспособного возраста. Определенные профессиональные воздействия (например, вибрация всего тела, часто скручивание или изгибание, и длительное положение или сидение), психологические переменные (например, депрессия, психологическое расстройство, стратегии пассивного выживания и убеждения против страха) и демографические параметры (например, старые, старые возраст и женщины) обнаружено, что связаны с присутствием CMLBP в рабочей группе. в другой руке, вплоть до знаний автора. Никакие исследования не проводились для выявления ожидающих факторов, связанных с CMLBP среди медицинских профессий.

Исследования просто определяют факторы, связанные с хронией, они, однако, не изучают, является ли наличием 1 фактора достаточным или требуется определенная смесь фактора. Таким образом, настоящее исследование будет проводиться для разработки более комплексной модели, включая связи между несколькими факторами, которые могут предвидеть прогноз CMLBP среди профессии здравоохранения, в дополнение к рассмотрению того, какие факторы действительно важны. Расчет размера выборки основан на анализе мощности с использованием программы мощности G*3.1.9 (G Power Program Версия 3.1, Heinrich-Heine-University, Дюссельдорф, Германия). Расчет размера выборки зависит от пилотного исследования, в том числе 10 пациентов с диагнозом хронической механической боли в пояснице для изучения многорегрессии между зависимой переменной (интенсивность боли) и независимые переменные (возраст, пол, ИМТ, оценка физической активности, продолжительность боли , занятие, опыт работы, часы загрузки (часы/день), часы загрузки (дни/неделя), частая работа, связанная с работой, общий балл Tampa и функциональную инвалидность). Квадратная множественная корреляция (R2) для этого пилотного исследования = 0,140. Расчет размера выборки на основе F-тестов (линейная множественная регрессия: фиксированная модель, отклонение R² от нуля), ошибка типа I (α) = 0,05, вероятность мощности (1-β-ошибка) = 0,80 и величина эффекта F2 = 0,1627907 с общей суммой. Размер выборки для 118 участников. Учитывая 10% -ную частоту выбросов, соответствующий минимальный размер выборки для этого исследования составит 130 участников с диагнозом хронической механической боли в пояснице. Расчет размера выборки зависел от пилотного исследования, в том числе 10 пациентов с диагнозом хронической механической боли в пояснице для изучения многорегрессии между зависимой переменной (интенсивность боли) и независимые переменные (возраст, пол, ИМТ, оценка физической активности, продолжительность боли , занятие, опыт работы, часы загрузки (часы/день), часы загрузки (дни/неделя), частая работа, связанная с работой, общий балл Tampa и функциональную инвалидность). Квадратная множественная корреляция (R2) для этого пилотного исследования = 0,140. Расчет размера выборки на основе F-тестов (линейная множественная регрессия: фиксированная модель, отклонение R² от нуля), ошибка типа I (α) = 0,05, вероятность мощности (1-β-ошибка) = 0,80 и величина эффекта F2 = 0,1627907 с общей суммой. Размер выборки для 118 участников. Учитывая 10% -ную частоту выбросов, соответствующий минимальный размер выборки для этого исследования составит 130 участников с диагнозом хронической механической боли в пояснице.

Статистический анализ:

1. Статистический анализ будет проводиться с использованием статистического программного пакета SPSS версии 15.0 (SPSS Inc, Чикаго, Иллинойс, США), чтобы определить, какие потенциальные прогностические переменные среди прогрессирования здравоохранения с болью в пояснице.
2. Демографические данные будут выражены как среднее ± стандартное отклонение для всех непрерывных переменных и квадрат хи для распределения пола между группами.
3. Перед окончательным анализом данные будут проверены на предположение о нормальности, однородность дисперсии и наличие экстремальных баллов.
4. Будут использоваться тесты на нормальность, включая тест Шапиро Уилк и тест Колмогорова-Смирнова.
5. Чувствительность, специфичность и положительные отношения правдоподобия будут рассчитаны для каждой потенциальной переменной предиктора. Чтобы определить наиболее точный набор переменных для прогнозирования прогноза механической боли в пояснице, потенциальные предикторы переменные будут введены в модель пошаговой логистической регрессии (P <0,05).